构造一个3层全连接层的模型的代码 python pytorch

下面是构造一个3层全连接层的模型的代码，使用 PyTorch：

import torch.nn as nn

class ThreeLayerFC(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(ThreeLayerFC, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.fc3 = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = nn.functional.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

其中，`input_size` 是输入的特征维度，`hidden_size` 是隐层的大小，`output_size` 是输出的大小。这里使用了 `nn.Linear` 和 `nn.functional.relu` 两个函数来构造全连接层和激活函数。在 `forward` 函数中，我们按照顺序对输入数据进行全连接操作和激活函数操作。